Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
Turkish
new
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:482091
loss:MatryoshkaLoss
loss:MultipleNegativesRankingLoss
loss:CoSENTLoss
custom_code
Eval Results (legacy)
text-embeddings-inference
Instructions to use newmindai/TurkEmbed4STS with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use newmindai/TurkEmbed4STS with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("newmindai/TurkEmbed4STS", trust_remote_code=True) sentences = [ "Ya da dışarı çıkıp yürü ya da biraz koşun. Bunu düzenli olarak yapmıyorum ama Washington bunu yapmak için harika bir yer.", "“Washington's yürüyüş ya da koşu için harika bir yer.”", "H-2A uzaylılar Amerika Birleşik Devletleri'nde zaman kısa süreleri var.", "“Washington'da düzenli olarak yürüyüşe ya da koşuya çıkıyorum.”" ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 349 Bytes
813afca | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | [
{
"idx": 0,
"name": "0",
"path": "",
"type": "sentence_transformers.models.Transformer"
},
{
"idx": 1,
"name": "1",
"path": "1_Pooling",
"type": "sentence_transformers.models.Pooling"
},
{
"idx": 2,
"name": "2",
"path": "2_Normalize",
"type": "sentence_transformers.models.Normalize"
}
] |